Введение в регрессионный анализ: различия между версиями

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 33: Строка 33:
 
* Лекция 3. Парная регрессия и статистический вывод. Коэффициент детерминации R2.
 
* Лекция 3. Парная регрессия и статистический вывод. Коэффициент детерминации R2.
 
* Практикум 3. Парная линейная регрессия: построение, проверка гипотез, коэффициент R2 ([https://www.dropbox.com/scl/fi/a928yznbrbmv4lheq35ff/reg-practice03.ipynb?rlkey=o1iae9payqfbtd2j0sx952vzg&dl=0 ipynb], [https://www.dropbox.com/scl/fi/d5hfs72lc1iga8izkfot5/flats.csv?rlkey=ojh9of42r0lyg0ptju1nlhjvn&dl=0 flats.csv]).
 
* Практикум 3. Парная линейная регрессия: построение, проверка гипотез, коэффициент R2 ([https://www.dropbox.com/scl/fi/a928yznbrbmv4lheq35ff/reg-practice03.ipynb?rlkey=o1iae9payqfbtd2j0sx952vzg&dl=0 ipynb], [https://www.dropbox.com/scl/fi/d5hfs72lc1iga8izkfot5/flats.csv?rlkey=ojh9of42r0lyg0ptju1nlhjvn&dl=0 flats.csv]).
* [https://www.dropbox.com/scl/fi/9d4dtqk6ooixlmu2f4fo0/seminar03.pdf?rlkey=2nkilfz98twywhomgp0a6kwur&dl=0 Семинар 3]. Парная регрессия и статистический вывод.
+
* [https://www.dropbox.com/scl/fi/9d4dtqk6ooixlmu2f4fo0/seminar03.pdf?rlkey=2nkilfz98twywhomgp0a6kwur&dl=0 Семинар 3]. Парная регрессия и статистический вывод. [https://www.dropbox.com/scl/fi/m60eu6ndzm4k3yi3ovvcz/seminar03-solutions.pdf?rlkey=mu4iy7theyb7zpygrfq2csq2b&dl=0 Решения].
  
 
=== Неделя 4. Модели с фиктивными переменными ===
 
=== Неделя 4. Модели с фиктивными переменными ===

Версия 16:19, 9 октября 2023

Дорогие студенты!

Это страница обязательного курса «Введение в регрессионный анализ», читаемого на программе «Политология» 2 курса бакалавриата в 1 модуле 2023-2024 учебного года.

Лекции читает: Стукал Денис Константинович.
Семинары ведёт: Тамбовцева Алла Андреевна.

Учебный ассистент: Гриневич Полина.

Правила игры

  • Программа курса.
  • Формула оценки: 0.25 * Проверочные + 0.2 * Практикум + 0.25 * ДЗ + 0.3 * Экзамен.
  • Проверочные работы проводятся на лекциях, практикум – на одном из семинаров в конце курса.

Материалы курса

Материалы лекций размещаются на Яндекс-диске (см. рассылку по курсу), материалы семинаров публикуются на этой странице.

Неделя 1. Введение в парную регрессию.

  • Лекция 1. Парная регрессия и метод наименьших квадратов.
  • Семинар 1. Парная регрессия и метод наименьших квадратов.

Неделя 2. Статистический вывод.

  • Лекция 2. Описательные статистики, доверительные интервалы, проверка гипотез, условия Гаусса-Маркова.
  • Практикум 2. Описательные статистики, доверительные интервалы, проверка гипотез (ipynb, flats.csv).
  • Семинар 2. Статистический вывод и парная регрессия.

Неделя 3. Парная регрессия и статистический вывод

  • Лекция 3. Парная регрессия и статистический вывод. Коэффициент детерминации R2.
  • Практикум 3. Парная линейная регрессия: построение, проверка гипотез, коэффициент R2 (ipynb, flats.csv).
  • Семинар 3. Парная регрессия и статистический вывод. Решения.

Неделя 4. Модели с фиктивными переменными

  • Лекция 4. Фиктивные переменные (дамми-переменные). Введение во множественную регрессию.
  • Практикум 4. Модели с фиктивными переменными (видеозапись, ipynb, tooth.csv, networks.csv).
  • Семинар 4. Модели с фиктивными переменными. Решения.

Неделя 5. Множественная линейная регрессия

  • Лекция 5. Множественная регрессия.
  • Практикум 5. Множественная регрессия и ее описание (ipynb, networks.csv, flats.csv).
  • Семинар 5. Множественная регрессия и ее описание. Решения.

Домашние задания

Домашнее задание Дедлайн Варианты Ссылка для сдачи
Домашнее задание 1 5 октября 23:59 варианты данные ссылка
Домашнее задание 2